一般来说，GPS信号抗干扰研究方法有时在频域抗干扰，抗干扰使用GPS信号环路静止特性，阵列抗干扰和时空抗干扰。

时空联合处理能够抑制时空二维域中的干扰。

当空间为2时，阵列元素的数量为M，并且时间延迟为N.接收数据X（k）是MN-1维度向量，并且最佳处理量约为O（MN3）。

当处理维度增加时，计算量被平方。

大量的计算对于计算资源消耗和计算持续时间是不可接受的。

因此，降维处理是实际应用的必然选择。

模拟使用具有圆形阵列半径d = zimuth / 2的4元件有芯圆形阵列。

态度是接收信号的波长。

信号的入射范围为0°~360°，仰角为0°~90°。

卫星信号的预期入射角为（0°，30°），其中方向角位于前方，俯仰角位于后方，并且随后的入射角如此布置。

根据参考文献[5]，地球表面接收的GPS信号功率约为-158 dBW，接收机热噪声密度为10 lg（kT0）= -204 dBW / Hz，其中k = 1.38×10-23（ watt-sec）/ K）是玻尔兹曼常数，T0 = 290 K是常温，模拟使用C / A码，接收机处理带宽约为5 MHz，接收机热噪声功率约为-137 dBW，所以没有干扰。

信噪比为-21 dB。

干扰均设置为30 dB的干噪比，绝对功率为-107 dBW。

仿真1.不同等级选择方法对算法抗干扰性能的影响。

通过实验确定合适的等级选择方法，并根据实验结果确定阈值，以找到最优的多阶段维纳滤波器迭代次数。

干扰场景设置：两个具有相同功率的宽带干扰，两个干扰的角度为（80°，45°），（130°，45°）。

首先，通过仿真试验说明了两个问题：（1）当多级维纳滤波器用于抗干扰滤波时，存在最佳迭代次数; （2）通过检测接收信号功率的变化比检测均方误差更容易设置精度。

阈。

仿真图如图2所示。

从图2（a）可以清楚地看出，SINR随迭代次数而变化。

当迭代次数为10时，输出SINR最高，然后降低SINR。

如图2（b）所示，接收信号和MSE功率都由绝对值表示。

虚线和星形线分别表示接收信号MSE的功率。

实线检测到的功率阈值为-137 dBW。

当每次迭代后的接收信号和MSE功率小于该阈值时，停止迭代，并且基于接收信号功率变化确定迭代次数为10;基于MSE变化，确定的迭代次数是8，而不是最优秀的迭代次数。

从图中可以看出，当最佳迭代次数由接收信号功率的变化确定时，阈值选择范围较大，可以从-144 dBW到-129 dBW;并且MSE变化用于确定最佳迭代次数，阈值选择范围很小。

然后通过输出SINR测量抗干扰性能。

仿真分为两种情况：（1）在迭代过程的秩选择中检测每次迭代后的MSE变化，当MSE小于设定的阈值时停止迭代; （2）检测接收信号功率的变化并将其与设定的阈值进行比较，以确定最佳迭代次数。

在每种情况下设置十个随机状态，并且每个模拟产生的随机数在相同的随机状态下是相同的，从而确保结果对于任何模拟都是公平的。

在每个随机状态中，执行4次模拟，并且分别设置阈值以在相应的情况下获得输出SINR，如图4所示。